JP5054284B2 - 教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、教育機関で用いられる教育用教材を取り扱う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関し、特にその教育用教材についての採点処理を行う教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムに関する。

一般に、学校や塾等の教育機関では、例えばペーパーテストや練習問題シートのような教育用教材を用いることが多い。すなわち、問題およびその解答欄を有した教育用教材を用いて、その教育用教材上に生徒に解答を記入させ、その記入された解答に対して教師が採点を行う、といったことが広く行われている。

ところで、教育用教材については、その採点処理の省力化が強く求められている。これに応えるべく、採点処理の省力化を実現するものとしては、例えば、パーソナルコンピュータ（以下、単に「ＰＣ」という）に採点台および採点ペンを接続し、採点台の所定位置に教育用教材を載置した状態で採点ペンによって○×付けを実施することで、ＰＣに対して教育用教材上に記入された解答の位置情報およびその正否情報を入力し得るようにし、これによりＰＣにて教育用教材上の解答についての自動採点を実施するように構成されたシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開平６−２６６２７８号公報

しかしながら、教育用教材についての採点処理にあたり、採点台や採点ペン等といった専用の構成機器を必要とすることは、必ずしも好適とはいえない。専用の構成機器は、システム全体の構成の複雑化や高コスト化等を招く要因となり得るからである。また、専用の構成機器を必要とすると、対応可能な教育用教材が限定されてしまい、その教育用教材についての汎用性が制限されてしまうおそれもある。

その一方で、近年、教育機関には、ＰＣや複写機、あるいはスキャン機能、プリント機能およびネットワーク通信機能等を統合した、いわゆる複合機が設置されて用いられていることが一般的である。

そこで、本発明は、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とすることがなく教育用教材についての汎用性を十分に確保することのできる、教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理装置で、解答欄を有した教育用教材についての採点情報を含む電子データを保持蓄積するデータベース手段と、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、前記データベース手段が保持する電子データの画像データと前記読み取り手段が得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出手段と、前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出手段と、前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正手段と、前記途切れ補正手段により補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識手段と、前記正誤判定認識手段による認識結果と前記データベース手段に保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取り手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段とを備えることを特徴とする。
ものである。

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理方法で、解答欄を有した教育用教材についての採点情報を含む電子データをデータベース内に保持蓄積させるデータベース登録ステップと、解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、前記データベースが保持する電子データと前記読み取りステップで得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出ステップと、前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出ステップと、前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正ステップと、前記途切れ補正ステップにより補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識ステップと、前記正誤判定認識ステップでの認識結果と前記データベース登録ステップで保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取りステップにて画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップとを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記目的を達成するために案出された教材処理プログラムで、解答欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、前記教育用教材についての採点情報を含む電子データを保持蓄積するデータベース手段と、前記データベース手段が保持する電子データの画像データと前記読み取り手段が得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出手段と、前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出手段と、前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正手段と、前記途切れ補正手段により補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識手段と、前記正誤判定認識手段による認識結果と前記データベース手段に保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取り手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段として機能させることを特徴とするものである。

上記構成の教材処理装置、上記手順の教材処理方法、および、上記構成の教材処理プログラムによれば、正誤判定の記入がされた教育用教材から読み取った画像データと、その教育用教材についての電子データ、すなわち解答欄への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われ、結果として教育用教材についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機または複合機等によって実現されるスキャン機能と、通常のコンピュータとしての機能が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。さらには、教育用教材から読み取った画像データを、データベース手段が保持する電子データと比較するため、そのデータベース手段に各種教育用教材についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保し得る。

以上のように、本発明の教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育機関で用いられる教育用教材について、その採点処理の省力化の実現を可能にするとともに、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とすることがなく、しかも対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。

以下、図面に基づき本発明に係る教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムについて説明する。

先ず、教材処理装置の概略構成について説明する。図１は、本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。

図例のように、ここで説明する教材処理装置は、データベース部１と、画像読み取り部２と、画像データ解析部３と、教材判別部４と、歪み補正部５と、差分抽出部６と、解答者抽出部７と、正誤判定抽出部８と、途切れ補正部９と、図形形状認識部１０と、記入位置認識部１１と、採点集計部１２と、集計結果出力部１３と、を備えて構成されている。

データベース部１は、教育用教材についての電子データを保持蓄積するものである。すなわち、データベース部１は、本発明におけるデータベース手段として機能するものである。

ここで、教育用教材について簡単に説明する。図２は、教育用教材の一具体例を示す説明図である。図例のように、教育用教材２０は、問題およびその解答欄２１を有したもので、具体的には教育機関で用いられるペーパーテストや練習問題シート等がこれに相当する。ただし、教育用教材２０は、少なくとも解答欄２１を有していればよく、問題文については必ずしも記載されていなくともよい。
また、教育用教材２０には、その教育用教材２０を識別特定するための識別情報欄２２と、解答欄２１への解答記入者に関する解答者情報欄２３と、を有している。識別情報欄２２には、例えば教育用教材２０の科目、タイトル、適用学年等が予め記載されるものとする。ただし、これらの記載に加えて、またはこれらの記載とは別に、教育用教材２０を識別するためのコード情報が埋め込まれていてもよい。コード情報の埋め込みは、公知技術を利用して実現すればよいが、その一つの具体例として、例えば「ｉＴｏｎｅ（登録商標）」と呼ばれるもののように、階調表現としての万線スクリーンまたはドットスクリーンを構成する画素の形態（位置、形状等）を変化させることで、ハーフトーン画像の中にデジタル情報を埋め込むようにする、といった技術を用いることが考えられる。一方、解答者情報欄２３には、解答記入者の学級、出席番号、氏名等が記入され得るようになっている。

このような教育用教材２０についての電子データは、その教育用教材２０における解答欄２１や識別情報欄２２等のレイアウトを特定し得るものであり、かつ、データベース部１にて保持蓄積可能なものであれば、そのデータ形式を問わない。例えば、画像データであっても、文書作成ソフトウェアで作成したアプリケーション文書データであっても良い。ただし、教育用教材２０の電子データは、その教育用教材２０における各解答欄２１についての配点情報を含んでいるものとする。配点情報とは、教育用教材２０上における各解答欄２１について、どの位置の存在する解答欄２１への配点が何点であるかを特定するための情報である。なお、配点は、各解答欄２１毎に異なっていても、あるいは一律であっても構わない。

また図１において、画像読み取り部２は、解答欄２１への解答記入、解答者情報欄２３への氏名等の記入および当該解答に対する正誤判定（具体的には、例えば「○」または「×」の図形）の記入がされた教育用教材２０に対して、公知の光学的画像読み取り技術を用いた画像読み取りを行って、その教育用教材２０から画像データを得るものである。すなわち、画像読み取り部２は、本発明における読み取り手段として機能するものである。

画像データ解析部３は、画像読み取り部２で得られた画像データについて、その解析処理を行うものである。解析処理としては、レイアウト解析、文字図形分離、文字認識、コード情報認識、図形処理、色成分認識等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

教材判別部４は、タイトル解析部とコード情報解析部との少なくとも一方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果、特に識別情報欄２２についてのタイトル解析部によるタイトル解析またはコード情報解析部によるコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、画像読み取り部２で得られた画像データの元となった教育用教材２０を識別特定するものである。このとき、教材判別部４では、データベース部１が電子データを保持蓄積している教育用教材２０と照らし合わせ、該当する電子データがデータベース部１に保持蓄積されていなければ、教育用教材の識別特定エラーと判定するようになっている。すなわち、教材判別部４は、画像データ解析部３での解析結果から、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定する、本発明における教材判別手段として機能するものである。

歪み補正部５は、画像読み取り部２で得られた画像データに対して、その画像データにおける画像歪みの補正を行うものであり、本発明における歪み補正手段として機能するものである。画像歪みの補正としては、傾き補正や主走査方向または副走査方向の拡縮補正等が挙げられるが、いずれも公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
あるいは、画像読み取り部２で得られた画像データと、比較対象となるデータベース部１内の電子データとを比較照合し、その画像歪み（傾き、拡縮など）を補正しても良い。

差分抽出部６は、教材判別部４での教育用教材２０の識別特定の結果に基づいて、画像読み取り部２で得られた画像データで、歪み補正部５での画像歪みの補正処理後のものと、その比較対象となるデータベース部１内の電子データとを比較して、それぞれの間の差分を抽出するものである。すなわち、差分抽出部６は、本発明における差分抽出手段として機能するものである。なお、差分抽出処理の手法自体については、公知の画像処理技術を利用して実現すればよいため、ここではその詳細な説明を省略する。

解答者抽出部７は、出席番号情報切り出し部と手書きＯＣＲ（Optical Character Reader）部との少なくとも一方、好ましくは両方からなるもので、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分のうち、解答者情報欄２３についての差分に対し、その差分からの出席番号情報切り出し部による文字情報抽出や手書きＯＣＲ部による文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出するものである。解答者情報としては、解答記入者の学級、出席番号、氏名等といった、解答記入者を識別するための情報が挙げられる。すなわち、解答者抽出部７は、本発明における解答者抽出手段として機能するものである。

正誤判定抽出部８は、画像データ解析部３での解析処理の結果を基にしつつ、差分抽出部６に抽出された差分から、さらに正誤判定の記入内容を抽出するものである。正誤判定の記入内容の抽出は、例えば差分抽出部６での抽出結果に対する色成分認識処理を通じて、所定色成分についてのものを抽出することによって行えばよい。一般に、正誤判定の記入は、赤色で行われるからである。

途切れ補正部９は、正誤判定抽出部８での抽出結果に対して途切れ補正処理を行うものである。途切れ補正処理とは、抽出された線分同士を接続して、その抽出線分間の途切れを解消するための処理である。すなわち、途切れ補正部９は、本発明における途切れ補正手段として機能するものである。

図形形状認識部１０は、正誤判定抽出部８で抽出され、途切れ補正部９で途切れ補正がされた正誤判定の記入内容に対して、その形状認識を行って、その正誤判定の記入内容を認識するものである。形状認識は、例えば「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングによって行えばよい。すなわち、図形形状認識部１０は、正誤判定の記入内容が「正解（○）」または「不正解（×）」であるかを認識するものである。あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、などがあげられる。
また、記入位置認識部１１は、図形形状認識部１０に形状が認識された正誤判定の記入内容について、その教育用教材２０上における記入位置を認識するものである。記入位置の認識は、例えば教育用教材２０上における座標解析によって行えばよい。
すなわち、これら図形形状認識部１０および記入位置認識部１１は、本発明における正誤判定認識手段として機能するものである。

採点集計部１２は、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部１が保持蓄積している教育用教材２０の電子データに含まれる当該教育用教材２０の各解答欄２１についての配点情報とを基にして、画像読み取り部２が画像読み取りを行った教育用教材２０について、その教育用教材２０に記入された正誤判定の採点集計を行うものである。すなわち、採点集計部１２は、本発明における採点集計手段として機能するものである。

集計結果出力部１３は、採点集計部１２による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて出力するものであり、本発明における集計結果出力手段として機能するものである。なお、集計結果出力部１３による出力先としては、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２で、教育用教材２０についての採点集計結果を管理するものが挙げられる。

なお、以上に説明した各部１〜１３のうち、画像読み取り部２については、画像読み取り装置としての機能を有した複写機、複合機またはスキャナ装置を利用して実現することが考えられる。その場合に、自動原稿搬送装置（Automatic Document Feeder；ＡＤＦ）が付設されていると、複数の教育用教材に対する画像読み取りを連続的に行うことができる。
また、画像読み取り部２を除く他の各部１，３〜１３については、例えばＰＣのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理機能、画像処理機能、演算処理機能等を実現するコンピュータ機器を利用して実現することが考えられる。その場合に、各部１，３〜１３の実現に必要となる所定プログラムは、予めＰＣ内にインストールしておくことが考えられるが、予めインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。つまり、上述した構成の教材処理装置は、画像読み取り装置と接続するコンピュータを教材処理装置として機能させる教材処理プログラムによっても実現可能である。

次に、以上のように構成された教材処理装置（教材処理プログラムによっても実現される場合を含む）における処理動作例、すなわち本発明に係る教材処理方法の手順について説明する。図３は、本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。

教材処理装置を利用する場合には、先ず、生徒等によって解答者情報欄２３への氏名等の記入および解答欄２１への解答記入がされ、さらに教師等によって各解答欄２１に記入された解答に対する「○」や「×」等の正誤判定の図形記入がされた教育用教材２０について、画像読み取り部２が画像読み取りを行って、その教育用教材２０からの画像データを得る（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）。このとき、ＡＤＦを用いれば、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材２０について、一括して画像読み取りを行って、各教育用教材２０から連続的に画像データを得ることができる。そして、画像読み取りによって得られた画像データについては、一旦ワークエリアとして用いられるメモリ等に保持しておく。

その後は、各教育用教材２０から得られたそれぞれの画像データに対して、順次、以下のような自動採点処理が行われる（Ｓ１０２）。

すなわち、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについて、画像データ解析部３がその解析処理を行い、その解析処理の結果に基づいて教材判別部４が教育用教材２０の識別特定を行う。この識別特定は、例えば「理科」「５年」「１．天気と気温の変化」といったタイトル解析または識別情報欄２２に埋め込まれたコード情報についてのコード解析を通じて行えばよい。この識別特定を経ることで、教材判別部４では、画像読み取り部２で得られた画像データとの比較対象となる電子データを特定することが可能となる。なお、この識別特定は、画像読み取り部２が画像読み取りを行った複数の教育用教材２０のそれぞれについて順次行うことも考えられるが、一般に一つのグループに纏めて処理される教育用教材２０は全て同一のものであるため、その纏めて処理される中で最初に処理される教育用教材２０についてのみ行えばよい。

教材判別部４が電子データを特定すると、データベース部１は、その特定結果に従いつつ、保持蓄積している中から該当する電子データを取り出して、これを差分抽出部６へ受け渡す。

また、ある一つの教育用教材２０から得られた画像データについては、歪み補正部５がその画像データにおける画像歪みの補正を行う。この画像歪みの補正は、画像読み取り部２での画像読み取りの際に生じ得る画像歪みを補正するために行うものであり、その後に行う電子データとの比較や差分抽出等の精度向上を図るためのものである。

そして、差分抽出部６は、データベース部１から受け渡された電子データと、画像読み取り部２で得られ、歪み補正部５で画像歪みが補正された後の画像データとを、それぞれ比較して、その差分を抽出する。この差分抽出によって、解答者情報欄２３および各解答欄２１への記入内容並びに各解答欄２１に対する正誤判定の記入内容が抽出されることになる。

差分抽出部６が差分を抽出すると、その後は、解答者抽出部７が、その差分に対する文字認識処理等を通じて、画像読み取り部２で読み取り対象となった教育用教材における解答者情報を抽出する。これにより、ある一つの教育用教材２０に解答を記入した解答記入者の学級、出席番号、氏名等を特定することが可能となる。

また、差分抽出部６による差分抽出結果に対しては、各解答欄２１への正誤判定の記入内容を抽出するために、その差分抽出結果から正誤判定抽出部８がさらに所定色成分についてのもの、具体的には例えば赤色成分のものを抽出する。所定色成分の抽出は、例えば差分抽出結果が画素データからなる場合であれば、その画素データを構成する色成分データに着目することで行うことができる。

ただし、一般に、教育用教材２０上での「○」や「×」等の正誤判定の図形記入は、問題文、各解答欄２１を特定する枠、各解答欄２１への解答記入内容等に重ねて行われることが多い。そのため、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果は、その重なり部分が除かれたもの、すなわち「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じたものとなるおそれがある。このことから、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、途切れ補正部９が途切れ補正処理を行う。

ここで、途切れ補正部９による途切れ補正処理について詳しく説明する。

図４は、途切れ補正処理の一例を示す説明図である。
途切れ補正処理にあたっては、図４（ａ）に示すように、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果、すなわち「○」や「×」等の図形であるはずの抽出結果に対して、細線化処理を実行し（Ｓ２０１）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ２０２）。これにより、「○」や「×」等の図形に途切れ部分が生じている場合に、その途切れ部分における端点が抽出されることになる。なお、このときに行う細線化処理および端点抽出処理は、公知技術を利用して行えばよいため、ここではその詳細な説明を省略する。
そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ２０３）。すなわち、先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ２０４）、その選択した端点（以下「第一端点」という）から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点（以下「第二端点」という）をさらに選択する（Ｓ２０５）。そして、第二端点があれば（Ｓ２０６）、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ２０７）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ２０８）。一方、第二端点が存在しない場合には（Ｓ２０６）、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ２０９）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。
これにより、例えば図４（ｂ）に示す図形が抽出された場合には、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していても、その中で最も近傍の端点Ｂが端点Ａと接続されることとなり、「○」の図形における途切れ部分が補正されることになる。

図５は、途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。
途切れ補正処理の他の例では、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果の他に、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データをも用いて、途切れ補正処理の精度向上を図っている。すなわち、途切れ補正処理の他の例では、図５（ａ）に示すように、歪み補正部５による画像歪み補正後の画像データに対して二値化処理を行う（Ｓ３０１）。ただし、差分抽出部６による差分抽出または正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出の際に二値化処理をしていれば、その二値化処理後の画像データを使用しても構わない。
また、正誤判定抽出部８による所定色成分の抽出結果に対しては、細線化処理を実行し（Ｓ３０２）、さらに端点抽出処理を実行する（Ｓ３０３）。そして、端点を抽出したら、その抽出した全ての端点に対して、以下のような処理を実行する（Ｓ３０４）。
先ず、未処理の端点を一つ選択し（Ｓ３０５）、その選択した第一端点から、予め設定されている所定距離内にあって、かつ、最も近傍にある未処理の端点を第二端点として選択する（Ｓ３０６）。そして、第二端点があれば（Ｓ３０７）、第一端点と第二端点とを連結するような画素群が、二値化処理後の画像データ中にあるか否かを判断する（Ｓ３０８）。つまり、途切れの発生要因となった画像の重なり部分があるか否かを判断するのである。その結果、重なり部分があれば、第一端点と第二端点とを互いに接続するとともに（Ｓ３０９）、第一端点および第二端点をいずれも処理済みにする（Ｓ３１０）。一方、重なり部分がなければ、上述したステップ（Ｓ３０６）に戻り、第一端点から所定距離内にあって、かつ、最も近傍の端点の次に近距離にある端点を第二端点として選択する。このとき、選択すべき端点がなければ、端点間の接続は行わずに、第一端点を処理済みにする（Ｓ３１１）。このような処理を、未処理の端点がなくなるまで、全ての端点に対して行う（Ｓ３０４〜Ｓ３１１）。
これにより、例えば図５（ｂ）に示す図形が抽出された場合に、端点Ａに対して、所定距離内に端点Ｂ，Ｃが存在していると、その中で最も近傍の端点Ｃが選択されるが、二値化処理後の画像データ中に端点Ａ，Ｃ間を連結する画素群がないので、端点Ａ，Ｃ間は接続しない。そして、端点Ｃの次に距離の近い端点Ｂを選択されるが、その端点Ｂと端点Ａとの間には二値化処理後の画像データ中に画素群が存在するので、端点Ｂが端点Ａと接続されることになる。つまり、「○」と「×」とが誤って接続されてしまうことなく、「○」の図形における途切れ部分が補正されるのである。

以上のような途切れ補正部９による途切れ補正処理の後は、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識、すなわち「○」または「×」の図形形状とのパターンマッチングを行って、その正誤判定の記入内容が「正解」であるか、あるいは「不正解」であるかを認識する。このときに行うパターンマッチングは、公知技術を利用して実現すればよいため、ここではその説明を省略する。
あるいは、認識対象図形の特徴量を算出し、その特徴量から形状を認識してもよい。特徴量としては、例えば、穴の個数、外接矩形に占める対象図形の面積率、など公知のものを使用すればよく、ここではその説明を省略する。

そして、図形形状認識部１０が正誤判定の記入内容に対する形状認識を行うと、続いて、記入位置認識部１１は、正誤判定の記入内容について、その教育用教材２０上における記入位置を認識する。なお、図形形状認識部１０による形状認識の際には、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つに纏めて取り扱うために、その連続画素群に対して識別子を付与すべく、一般的な画像処理技術であるラベリング処理が行われている。このことから、記入位置認識部１１による位置認識の際にも、そのラベリング処理の結果を利用して、「○」または「×」の図形を構成する連続画素群を一つの纏まりとして取り扱う。

ここで、記入位置認識部１１による正誤判定記入位置の認識処理について詳しく説明する。図６は、正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定記入位置の認識処理にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（Ｓ４０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（Ｓ４０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順にその位置が認識されることとなる。
位置認識は、例えば「○」または「×」の図形の外接矩形情報を算出し（Ｓ４０３）、さらにその外接矩形の中心座標を算出することによって行うことが考えられる（Ｓ４０４）。具体的には、認識対象となる図形（連続画素群）に対して外接矩形を抽出するとともに、その外接矩形の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）を算出する。そして、これらの算出結果から、中心ｘ座標＝ｘ＋ｗ／２、中心ｙ座標＝ｙ＋ｈ／２を算出し、その算出結果を連続画素群の位置、すなわち正誤判定記入位置の認識結果とする。
このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ（Ｓ４０５）、教育用教材２０上に存在する全ての正誤判定について認識するまで繰り返して行う（Ｓ４０２〜Ｓ４０５）。

このようにして、記入位置認識部１１が正誤判定記入位置を認識した後は、採点集計部１２が正誤判定の採点集計を行う。このとき、採点集計部１２は、その採点集計を、図形形状認識部１０による正誤判定の記入内容の認識結果と、記入位置認識部１１による正誤判定の記入位置の認識結果と、データベース部１が保持蓄積している教育用教材２０の電子データに含まれる当該教育用教材２０の各解答欄２１についての配点情報と、を基にして行う。

ただし、正誤判定の記入は、一般に教育用教材２０上の各解答欄２１に対応して行われるが、教師等によって手書きでされるため、各解答欄２１に対する記入位置が必ずしも一義的に定まっている訳ではない。
その一方で、正誤判定の採点集計にあたっては、各解答欄２１と正誤判定の記入位置との対応を明確にする必要がある。正誤判定の採点集計は、各解答欄２１に対応する正誤判定を記入結果を明確にした上で、正誤判定の内容（正解か不正解か）および各解答欄２１についての配点に基づいて行われるからである。

このことから、採点集計部１２では、以下に述べるような手順で、正誤判定の採点集計を行う。すなわち、採点集計部１２は、「○」または「×」といった正誤判定図形の外接矩形と、教育用教材２０上で解答欄２１となる領域との重なり面積を求め、その面積（外接矩形に対する面積比でも同様）が最も大きくなる正誤判定図形と解答欄２１とを互いに対応付け、その正誤判定図形を当該解答欄２１対して記入された正誤判定結果とする。ただし、重なり面積の外接矩形に対する比が所定閾値未満の場合には、重なる部分が小さいことから、対応付けについての判定が不能であると判断する。そして、対応付けを行った後は、正誤判定図形が「○」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点情報から特定される配点を加算し、また正誤判定図形が「×」であれば、これに対応する解答欄２１についての配点加算を行わず、このような採点集計を教育用教材２０上の全ての解答欄２１について行う。

教育用教材２０上で解答欄２１となる領域は、各解答欄２１についての配点情報として、または当該配点情報と同様に、教育用教材２０の電子データに含まれる解答欄位置領域情報によって特定されるものとする。図７は、解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。解答欄位置領域情報は、教育用教材２０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する配点と、その問題の解答を記入する解答欄２１として扱われる領域の所定点（例えば左上頂点）のｘｙ座標、並びに、その外接矩形の幅（Ｗ）および高さ（ｈ）とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、データベース部１内に予め保持蓄積されているものである。

ここで、採点集計部１２による正誤判定の採点集計についさらに詳しく説明する。図８は、正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。
正誤判定の採点集計にあたっては、教育用教材２０上に複数の正誤判定が記入されていることから、先ず、その正誤判定についてのカウント数Ｋを「１」に設定する（Ｓ５０１）。これにより、カウント数Ｋが教育用教材２０上に存在し得る正誤判定の数、すなわち解答欄２１の数を超えるまでは（Ｓ５０２）、予め定められた走査順で検出される正誤判定（「○」または「×」の図形）について、一つ目から順に採点集計のための処理が行われることになる。
すなわち、Ｋ番目の「○」または「×」の図形についてその外接矩形の面積を算出して、これを「Ｌ」とする（Ｓ５０３）。また、解答欄２１の数（＝問題数）についてのカウント数Ｐを「１」に設定し（Ｓ５０４）、そのカウント数Ｐが教育用教材２０上に存在する問題数以下であれば（Ｓ５０５）、その解答欄２１についての解答欄位置領域情報と取り出す。そして、Ｋ番目の外接矩形とＰ番目の領域との重なり面積を算出し、その算出結果を「Ｓ（Ｐ）」とする（Ｓ５０６）。さらには、その重なり面積Ｓ（Ｐ）と外接矩形面積Ｌとの比を算出し、これを「Ｒ（Ｐ）」とする（Ｓ５０７）。このような処理を、カウント数Ｐの値をインクリメントしつつ（Ｓ５０８）、全ての解答欄位置領域情報について終了するまで繰り返して行う（Ｓ５０５〜Ｓ５０８）。
その後は、比Ｒ（Ｐ）の最大値を求め、これを「Ｍａｘ」とするとともに（Ｓ５０９）、重なり面積Ｓ（Ｐ）が最大となるカウント数Ｐの値を求め、これを「Ｐmax」とする（Ｓ５１０）。そして、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ未満の場合には（Ｓ５１１）、正誤判定図形と解答欄２１との対応付けが不能であり、その正誤判定図形に対応する問題番号が不明であると判断する（Ｓ５１２）。これに対して、最大値Ｍａｘの値が所定閾値Ｔｈ以上であれば（Ｓ５１１）、続いて、Ｋ番目の正誤判定図形が「○」であるか、あるいは「×」であるかを判定する（Ｓ５１３）。その結果、「○」であれば、後述する「問題別採点結果」において、カウント数Ｐmaxの問題の解答に対する配点を加算する（Ｓ５１４）。また、「×」であれば、カウント数Ｐmaxの問題の解答に対する配点加算を行わずに、「０点」とする（Ｓ５１５）。
そして、このような処理を、カウント数Ｋの値をインクリメントしつつ（Ｓ５１６）、教育用教材２０上における全ての正誤判定について終了するまで繰り返して行う（Ｓ５０２〜Ｓ５１５）。

以上のような処理を経ることで、採点集計部１２からは、教育用教材２０上に記入された正誤判定の採点集計の結果が、問題別採点結果として出力されるのである。図９は、問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。問題別採点結果は、教育用教材２０上に存在する問題の番号と、その問題の解答に対する正誤判定と、その正誤判定に基づく得点とからなる情報で、図例のように、これらを互いに関連付けるテーブル形式で、採点集計部１２から出力されるものである。

採点集計部１２から問題別採点結果が出力されると、その後は、集計結果出力部１３が、その問題別採点結果、すなわち採点集計部１２による採点集計の結果を、解答者抽出部７が抽出した解答者情報と関連付けて、教材処理装置と接続するデータベース装置３１またはファイルサーバ装置３２に対して出力する（図３におけるＳ１０３）。これにより、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２では、教育用教材２０についての採点集計結果を、例えば一覧形式で、管理または利用することが可能となる。

以上に説明したように、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、正誤判定の記入がされた教育用教材２０から読み取った画像データと、その教育用教材２０についての電子データ、すなわち解答欄２１への解答記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされていないものについてのデータとを比較し、互いの差分から正誤判定の記入内容を認識して、その正誤判定の採点集計を行うようになっている。したがって、正誤判定が記入された教育用教材２０に対する画像読み取りを行えば、その記入された正誤判定について、採点結果の自動集計が行われるので、結果として教育用教材２０についての採点処理が省力化されることとなる。しかも、教育用教材２０から読み取った画像データを基にするため、例えば、複写機、複合機またはスキャナ装置によって実現されるスキャン機能と、ＰＣ等のコンピュータ機器が有する情報記憶処理機能、画像処理機能および演算処理機能とがあれば、装置構成を実現することができ、専用の構成機器を必要とすることもない。さらには、教育用教材２０から読み取った画像データを、データベース部１が保持する電子データと比較するため、そのデータベース部１に各種教育用教材２０についての電子データを保持蓄積しておけば、対応可能な教育用教材についての汎用性を十分に確保し得る。さらには、データベース部１に予め電子データを保持蓄積しておくことで、教育用教材２０から読み取った画像データとの比較を行う場合において、比較対象となる電子データの入力等を行う手間を省くことができ、結果として迅速な採点処理を実現することができる。

つまり、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムによれば、教育機関で用いられる教育用教材２０について、その採点処理の省力化を実現することが可能となるのに加えて、その採点処理にあたって専用の構成機器を必要とせず、しかも対応可能な教育用教材２０についての汎用性を十分に確保することができる。したがって、教育機関で用いるのにあたり非常に利便性の高いものとなり、信頼性の高い採点処理を円滑に行えるようになる。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０から読み取った画像データをデータベース部１に保持蓄積されている電子データと比較するが、その比較対象となる電子データを、画像データの解析結果、さらに詳しくは識別情報欄２２についてのタイトル解析またはコード解析の少なくとも一方の結果を基にして、特定するようになっている。したがって、利用者から見れば、教育用教材２０に対する画像読み取りを行えば、比較対象となる電子データが自動的に特定されるので、その電子データの指定等の操作が不要となる。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０から読み取った画像データの解析結果から解答者情報を抽出するとともに、その解答者情報と関連付けて、教育用教材２０に記入された正誤判定の採点集計の結果を出力するようになっている。これにより、例えば同一学級のような一つのグループに纏めて処理すべき複数の教育用教材２０について、ＡＤＦを用いて一括して処理することが可能となり、さらには一括処理した場合であっても、そのグループに属する解答者に対する個々の採点集計の結果を把握し得るようになるので、データベース装置３１またはファイルサーバ装置３２への出力後に様々な形態で管理または利用することが可能となる。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、正誤判定の記入内容として、当該正誤判定の記入図形形状および記入位置の両方を認識するようになっており、さらにはその記入図形形状および記入位置の認識結果を、電子データに含まれる解答欄２１の位置情報および配点情報と対応させて、正誤判定の採点集計を行うようになっている。つまり、正誤判定の記入位置を認識し、これを解答欄２１の位置情報と対応させるので、教育用教材２０上で解答欄２１がどのようにレイアウトされていても、その教育用教材２０に記入された正誤判定に対する採点集計を行い得るようになる。しかも、単に位置情報だけではなく、配点情報とも対応させるので、例えば解答欄２１によって配点が異なるような教育用教材２０についても、正誤判定に対する採点集計を行うことが可能となる。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、所定色成分、具体的には例えば赤色成分の差分抽出結果を、正誤判定の記入内容として認識するようになっている。これは、一般に、正誤判定の記入が赤色で行われることを考慮したものであり、所定色成分についての差分を正誤判定の記入内容とすることで、その認識処理の容易化を図るとともに、その認識精度に対する信頼性の向上を図るものである。

また、本実施形態における教材処理装置、教材処理方法および教材処理プログラムでは、教育用教材２０から読み取った画像データに対して歪み補正処理を行うとともに、正誤判定の記入内容となる所定色成分の差分抽出結果に対して途切れ補正処理を行うようになっている。これらの処理を経ることで、正誤判定の記入内容を認識する際の認識精度が非常に向上することとなり、結果として信頼性の高い正誤判定に対する採点集計を実現することができるのである。

なお、本実施形態では、本発明の好適な実施具体例を説明したが、本発明はその内容に限定されるものではない。
例えば、歪み補正処理や途切れ補正処理等は、必ずしも必須ではない。
また、正誤判定の採点集計にあたって、各解答欄２１と正誤判定の記入位置とを対応付ける場合に、本実施形態で説明したような正誤判定図形の外接矩形と解答欄２１の領域との重なり面積を求めるのではなく、例えばそれぞれの中心座標の距離から対応付けを行ったり、あるいは単にそれぞれの間で重なる部分があるか否かによって対応付けを行うことも考えられる。
このように、本発明は、本実施形態での説明に対し、その要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

本発明に係る教材処理装置の概略構成例を示すブロック図である。 教育用教材の一具体例を示す説明図である。 本発明に係る教材処理装置における処理動作例を示す説明図である。 途切れ補正処理の一例を示す説明図である。 途切れ補正処理の他の例を示す説明図である。 正誤判定記入位置の認識処理手順の一例を示すフローチャートである。 解答欄位置領域情報の一具体例を示す説明図である。 正誤判定の採点集計の処理手順の一例を示すフローチャートである。 問題別採点結果の一具体例を示す説明図である。

符号の説明

１…データベース部、２…画像読み取り部、３…画像データ解析部、４…教材判別部、５…歪み補正部、６…差分抽出部、７…解答者抽出部、８…正誤判定抽出部、９…途切れ補正部、１０…図形形状認識部、１１…記入位置認識部、１２…採点集計部、１３…集計結果出力部、２０…教育用教材、２１…解答欄、２２…識別情報欄、２３…解答者情報欄、３１…データベース装置、３２…ファイルサーバ装置

Claims (10)

1. 解答欄を有した教育用教材についての採点情報を含む電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
   解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取り手段と、
   前記データベース手段が保持する電子データの画像データと前記読み取り手段が得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出手段と、
   前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出手段と、
   前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正手段と、
   前記途切れ補正手段により補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識手段と、
   前記正誤判定認識手段による認識結果と前記データベース手段に保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取り手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段と
   を備えることを特徴とする教材処理装置。
2. 前記正誤判定抽出手段は、前記差分抽出手段による差分抽出結果のうち、所定色成分についてのものを、前記正誤判定の記入として認識するものであることを特徴とする請求項１に記載の教材処理装置。
3. 前記途切れ補正手段は、差分抽出手段による前記正誤判定の記入に対し、線分の端点を抽出し、該端点間を接続することにより途切れ補正を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の教材処理装置。
4. 前記途切れ補正手段は、前記読み取り手段により読み取った画像が端点間にある場合に該端点間を接続することを特徴とする請求項１〜３いずれか1項に記載の教材処理装置。
5. 前記読み取り手段で得られた画像データを解析し、その解析結果から当該画像データとの比較対象となる電子データを特定する教材判別手段
   を備えることを特徴とする請求項１〜４いずれか１項に記載の教材処理装置。
6. 前記読み取り手段で得られた画像データを解析し、その解析結果から当該読み取り手段で読み取り対象となった教育用教材における解答記入者に関する情報を解答者情報として抽出する解答者抽出手段と、
   前記採点集計手段による採点集計結果を前記解答者抽出手段が抽出した解答者情報と関連付けて出力する集計結果出力手段と
   を備えることを特徴とする請求項１〜５いずれか１項に記載の教材処理装置。
7. 前記正誤判定認識手段は、前記正誤判定の記入内容として、当該正誤判定の記入図形形状および記入位置を認識するものであり、
   前記採点集計手段は、前記正誤判定認識手段が認識した正誤判定の記入図形形状および記入位置を、前記データベース手段が保持蓄積している電子データに含まれる解答欄の位置情報および配点情報と対応させて、当該正誤判定認識手段による認識結果に基づく正誤判定の採点集計を行うものである
   ことを特徴とする請求項１〜６いずれか１項に記載の教材処理装置。
8. 前記読み取り手段が得た画像データに対して当該画像データにおける画像歪みを補正する歪み補正処理を行い、当該歪み補正処理後の画像データについて前記差分抽出手段に前記電子データとの差分を抽出させる歪み補正手段
   を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の教材処理装置。
9. 解答欄を有した教育用教材についての採点情報を含む電子データをデータベース内に保持蓄積させるデータベース登録ステップと、
   解答欄への解答の記入および当該解答に対する正誤判定の記入がされた教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る読み取りステップと、
   前記データベースが保持する電子データと前記読み取りステップで得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出ステップと、
   前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出ステップと、
   前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正ステップと、
   前記途切れ補正ステップにより補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識ステップと、
   前記正誤判定認識ステップでの認識結果と前記データベース登録ステップで保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取りステップにて画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計ステップと
   を含むことを特徴とする教材処理方法。
10. 解答欄を有した教育用教材に対する画像読み取りを行って当該教育用教材から画像データを得る画像読み取り装置と接続するコンピュータを、
    前記教育用教材についての採点情報を含む電子データを保持蓄積するデータベース手段と、
    前記データベース手段が保持する電子データの画像データと前記読み取り手段が得た画像データとの差分である解答欄への記入および当該解答欄に対する正誤判定の記入を抽出する差分抽出手段と、
    前記差分抽出手段により抽出された差分からさらに解答欄への記入を除いて正誤判定の記入を抽出する正誤判定抽出手段と、
    前記正誤判定抽出手段により抽出された正誤判定記入に対し、線分同士を接続する途切れ補正処理を行う途切れ補正手段と、
    前記途切れ補正手段により補正が行われた前記正誤判定の記入内容が正解であるか否かを認識する正誤判定認識手段と、
    前記正誤判定認識手段による認識結果と前記データベース手段に保持蓄積された採点情報とに基づき前記読み取り手段が画像読み取りを行った教育用教材について当該教育用教材に記入された正誤判定の採点集計を行う採点集計手段
    として機能させることを特徴とする教材処理プログラム。

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